Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 1
Покупая «Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za» данный товар из каталога «Офисные приложения» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.
Python в аналізі даних. Обробка даних за допомогою пакетів pandas і NumPy та середовища Jupyter. 3-е видання
Геліон Глівіце
Ean:9788383223230
- ISBN: 9788383223230
- Автор: МакКінні Вес
- Перешивка: м'яка обкладинка
- Рік видання: 2023
- Формат: b5
- Сторінок: 504
Кваліфікований аналітик даних може отримати від них знання, які полегшать прийняття правильних рішень. Уже кілька років ви можете використовувати сучасні інструменти Python, створені спеціально для цієї мети. Робота з ними не вимагає глибоких знань статистики чи алгебри. Щоб отримати задоволення від результатів, вам просто потрібно потренуватися використовувати кілька пакетів і середовищ Python.
Ця книга є третім, ретельно оновленим виданням повного посібника з інструментів аналізу Python. Включає Python 3.0 і бібліотеку pandas 1.4. Він був написаний доступно, а окремі питання були багато проілюстровані прикладами, реальними кейсами та фрагментами коду. Під час читання ви навчитеся використовувати можливості пакетів pandas і NumPy, а також середовищ IPython і Jupyter. Також є поради щодо використання універсальних інструментів для завантаження, очищення, перетворення та об’єднання наборів даних. Книгу оцінять аналітики, які хочуть почати працювати на Python, а також програмісти на Python, які хочуть займатися аналізом даних і науковими розрахунками.
Завдяки книзі ви дізнаєтеся:
- Досліджуйте дані за допомогою оболонки IPython і Jupyter
- використовувати функції пакетів NumPy і pandas
- використовуйте пакет matplotlib для створення чітких візуалізацій
- аналізуйте та обробляйте регулярні та нерегулярні дані часових рядів
- вирішувати реальні аналітичні проблеми
Уес МакКінні оновив свою книгу, щоб стати вашим основним джерелом усіх питань науки про дані з Python і pandas. Я дуже рекомендую цей товар!